Erhöhte Kundenbindung mittels Persona Clustering System
Unternehmen suchen kontinuierlich nach Wegen, die Kundeninteraktion und -bindung zu verbessern sowie ihren Umsatz zu steigern. Der Schlüssel liegt dabei in der effizienten Nutzung der vorliegenden Daten. Ein etablierter europäischer B2B-Händler stand vor der Herausforderung, aus seinen umfangreichen Kunden- und Unternehmensdaten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, um effektivere Marketing- und Vertriebsstrategien zu entwickeln.
Die Lösung bestand hierbei in der Implementierung von Persona Clustering, einem fortschrittlichen Ansatz zur Kundensegmentierung mittels Machine Learning.
Auf einen Blick:
- Branche: Handel
- Projektziel: Gezielte Marketing und Vertriebsmaßnahmen durch Persona Clustering (Kundensegmentierung mit KI)
- Technologien: Databricks, Unity Catalog, AWS, Unsupervised Learning, MLFlow, Gitlab, Terraform
- Dauer: 4 Wochen
Viele Daten, jedoch wenig Erkenntnisse
Unser Kunde gehört zu den größten B2B-Händlern für Büro, Lager und Betrieb im europäischen Markt mit einem Kundenstamm von über 1 Million und einem Sortiment von mehr als 200.000 Produkten.
Seit Jahren sammelt er Daten und übermittelt diese zur Verarbeitung externen Dienstleistern mit dem Ziel, wertvolle Kenntnisse über Kunden und ihre Bedürfnisse zu gewinnen. Anhand dessen sollen Marketing- und Vertriebshandlungen personalisiert werden.
Allerdings verfügen die Analysen externer Dienstleister über kein Insiderwissen zu den Kunden. Ohne die Berücksichtigung dieser zentralen Parameter war es unserem Kunden nicht möglich, seine Zielgruppe exakt einzuschätzen und effektive Strategien zu planen.
Herausforderungen unseres Kunden
Unzusammenhängende Datensilos
Verschiedene Datenquellen und -formate mussten integriert und bereinigt werden, was zeitaufwendig und fehleranfällig ist.
Manuelle Segmentierung
Fehlende Automatisierungen führten zu subjektiven und inkonsistenten Kundensegmentierungen, was ungenaue Marketingstrategien zur Folge hatte.
Mangelnde Personalisierung
Die Kundenbindung litt unter generischen Angeboten und Marketingaktionen, weil detaillierte Kundeneinblicke fehlten.
Gemeinsam mit unserem Kunden entschieden wir die Umsetzung des Persona Clustering Systems. Den fortgeschrittenen Ansatz zur Kundensegmentierung implementierten wir für optimale Ergebnisse aufbauend auf der in einem vorherigen Use Case bereits umgesetzten Datenplattform auf Databricks.
Das Ziel war die automatische Bildung von Kunden-Clustern und die Zuweisung jedes Kunden oder Interessenten zu einem dieser Cluster. Die Umsetzung verlief in den folgenden Schritten:
1. Einrichtung eines Feature Stores
Ein zentraler Speicherort für Features, die nicht nur für das Persona Clustering, sondern auch für zukünftige Use Cases auf Databricks verwendet werden können. Der Arbeitsaufwand für Folgeprojekte wird so minimiert.
2. Automatisierte Pipelines
Zur Datenaufbereitung, der Beladung des Feature Stores, dem Training der Modelle und dem Scoring entwickelten wir automatisierte Pipelines auf Basis von Delta Live Tables.
3. Clustering-Algorithmus
Unter Verwendung des RFM-Prinzips (Recency, Frequency, Monetary) und statischer Kundendaten bauten wir einen Machine Learning-basierten Clustering-Algorithmus auf. Die Clusterbildung basierte auf Kundentransaktionsdaten, der Branche und der Größe der Kunden.
Erfolgreiches Persona Clustering in 3 Schritten
1.
Wir definieren Ziele und Anforderungen, binden Ihre Stakeholder ein und wählen Technologie sowie Architektur aus.
2.
Die Dateninfrastruktur wird vorbereitet, Funktionalitäten entwickelt sowie Automatisierung und Integration sichergestellt.
3.
Auf Basis von Testing, Monitoring und Ihrem Feedback erfolgt die stetige Optimierung, Dokumentation und Schulung.
Das ermöglicht intelligentes Persona Clustering:
- Zielführende Marketingstrategien durch die präzise Zuordnung von Kunden zu Clustern
- Erhebliche Effizienzsteigerungen durch automatisierte und fehlerfreie Datenaufbereitung
- Höhere Kundenbindung durch maßgeschneiderte Angebote und verbesserte Kundenansprache
Möchten Sie auch mittels Persona Clustering neue Marketing- und Vertriebserfolge erzielen? Sprechen Sie mit uns!
Ihr Ansprechpartner
Ob und wie künstliche Intelligenz Ihnen weiterhelfen kann, können Sie in einem ersten, unverbindlichen Gespräch mit uns herausfinden.
In diesem Gespräch erfahren Sie:
- Wie Ihr Use-Case technisch am besten umgesetzt werden kann
- Wie wir maximal sicher mit Ihren Kundendaten umgehen
- Wie lange wir für die Umsetzung benötigen und wie ein konkreter Projektplan aussehen könnte